(57)【要約】【課題】大量の画像を撮影日時の観点から複数のグループに分類して整理する際に、ユーザの負担を増やすことなく、そのグループに分類された画像の特徴をより的確に表す画像を選択する。【解決手段】分類部３２が、複数の画像を撮影日時に応じた複数のグループに分類する。特徴解析部３４が、各グループに分類された各画像のシーン、人物等の特徴を解析する。代表画像決定部３６が、解析結果に基づいて、各グループを代表する代表画像を決定し、表示制御部２８が、各グループに分類された画像と代表画像とを対応づけて表示する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像を撮影日時に応じた複数のグループに分類する分類手段と、
前記各グループに分類された各画像の特徴を解析する特徴解析手段と、
前記解析結果に基づいて、前記各グループを代表する代表画像を決定する代表画像決定手段と、
前記各グループに分類された画像と前記代表画像とを対応づけて表示する表示制御手段とを備えたことを特徴とする画像分類装置。
【請求項２】
前記特徴解析手段は、前記各画像のシーンを前記特徴として解析し、複数種類のシーンのそれぞれであることの程度を表す複数の評価値を前記解析結果として出力する手段であり、
前記代表画像決定手段は、前記複数の評価値に基づいて、前記各グループを代表するシーンの画像を前記代表画像として決定する手段であることを特徴とする請求項１記載の画像分類装置。
【請求項３】
前記特徴解析手段は、前記各画像に含まれる特定の人物の顔を前記特徴とし、該特定の人物の顔であることの程度を表す評価値を前記解析結果として出力する手段であり、
前記代表画像決定手段は、前記評価値に基づいて、前記特定の人物を含む画像を前記代表画像として決定する手段であることを特徴とする請求項１記載の画像分類装置。
【請求項４】
複数の画像を撮影日時に応じた複数のグループに分類し、
前記各グループに分類された各画像の特徴を解析し、
前記解析結果に基づいて、前記各グループを代表する代表画像を決定し、
前記各グループに分類された画像と前記代表画像とを対応づけて表示することを特徴とする画像分類方法。
【請求項５】
複数の画像を撮影日時に応じた複数のグループに分類する手順と、
前記各グループに分類された各画像の特徴を解析する手順と、
前記解析結果に基づいて、前記各グループを代表する代表画像を決定する手順と、
前記各グループに分類された画像と前記代表画像とを対応づけて表示する手順とを有することを特徴とする画像分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画像を複数のグループに分類する画像分類装置および方法、並びに画像分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
銀塩カメラと比較すると、デジタルカメラでは、フィルム料金がかからない分、撮影自体のコストが下がり、その結果、より多くの画像を撮影する傾向にある。また、デジタルカメラに着脱される記録メディアの大容量化もその傾向を助長している。その結果、デジタルカメラの記録メディアや、記録メディアから読み出された画像データが保存されるパソコンのハードディスクやＣＤ−Ｒ等の記憶メディアには、非常に多くの画像がストックされ、その中には、必要な画像（写りのよい画像）と不要な画像（失敗写真や重複して撮影された画像等）が混在し、さらにそれらは未整理のままとなっていることが多い。
【０００３】
このような大量の画像を整理するのは大変面倒な作業となる。そこで、このような画像ストックからの必要な画像の検索・抽出や不要な画像の抽出・削除、また、画像ストック中の画像のイベントや日時、場所等の観点に基づく分類・整理をサポートする装置が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、画像と撮影場所を関連づけて記録しておき、検索画面には、地図を表示し、地図上の撮影点をプロットするとともに、その撮影点で撮影された画像の代表画像を縮小画像で表示する旨が開示されている。ここでは、代表画像の例として、最新の撮影画像やユーザが選択した画像が挙げられている。
【０００５】
また、特許文献２には、グループ分けされた画像フォルダ内の画像を一覧表示する際に、グループ化された画像は、代表コマのみを表示する旨が開示されており、代表コマの例として、先頭コマ、最後コマ、そのグループを表すアイコン、ユーザが任意に設定したコマが挙げられている。
【０００６】
さらに、特許文献３では、撮影日毎に分類された画像を階層化表示するとともに、各フォルダに分類された画像の代表画像のサムネイル画像をフォルダに付与して表示する旨が開示されている。
【特許文献１】特開平１０−２８５５１５号公報
【特許文献２】特開２００３−３３８９９９号公報
【特許文献１】特開２００４−１２０４２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、旅行等の撮影対象となるイベントは概ね時間毎にまとまっていることが多いため、前述のような大量の画像を整理する際に、撮影日時に注目して何らかの時間の単位で画像をグルーピングすることが有効である。また、特許文献３にも記載されているように、撮影日毎のフォルダ中の代表画像のサムネイル画像をフォルダに付与して表示することにより、そのフォルダの内容の把握が容易になると考えられる。
【０００８】
しかしながら、特許文献３にはその代表画像をどのように選択するかについては具体的に開示されていない。また、撮影日時に基づいて分類されたフォルダ内にも、例えば、ある観光スポットにおける室内、遠景、人物というように、様々なシーンの画像が含まれている可能性が高く、また、人物画像に限っても、同じ人物が被写体の画像だけが含まれているとは限らない。したがって、特許文献１，２に記載のように、フォルダ内の先頭や最後の画像を表示したとしても、それがそのフォルダを代表する画像であるとは限らない。
【０００９】
また、特許文献１，２に記載のように、フォルダの代表画像をユーザが選択するようにした場合には、整理対象の画像数が多くなるほど、ユーザの負担が大きくなってしまう。
【００１０】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、大量の画像を撮影日時の観点から複数のグループに分類して整理する際に、ユーザの負担を増やすことなく、そのグループに分類された画像の特徴をより的確に表す画像を選択することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明による画像分類装置は、複数の画像を撮影日時に応じた複数のグループに分類する分類手段と、
前記各グループに分類された各画像の特徴を解析する特徴解析手段と、
前記解析結果に基づいて、前記各グループを代表する代表画像を決定する代表画像決定手段と、
前記各グループに分類された画像と前記代表画像とを対応づけて表示する表示制御手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
「画像の特徴を解析する」とは、画像のシーンが何であるか、画像に特定の人物が含まれているか等を解析することである。具体的には、特徴が画像のシーンである場合には、その画像のシーンが何であるかを解析すること、特徴が人物である場合にはその画像に特定の人物が含まれているかを解析することである。
【００１３】
なお、本発明による画像分類装置においては、前記特徴解析手段を、前記各画像のシーンを前記特徴として解析し、複数種類のシーンのそれぞれであることの程度を表す複数の評価値を前記解析結果として出力する手段とし、
前記代表画像決定手段を、前記複数の評価値に基づいて、前記各グループを代表するシーンの画像を前記代表画像として決定する手段としてもよい。
【００１４】
また、本発明による画像分類装置においては、前記特徴解析手段を、前記各画像に含まれる特定の人物の顔を前記特徴とし、該特定の人物の顔であることの程度を表す評価値を前記解析結果として出力する手段とし、
前記代表画像決定手段を、前記評価値に基づいて、前記特定の人物を含む画像を前記代表画像として決定する手段としてもよい。
【００１５】
本発明による画像分類方法は、複数の画像を撮影日時に応じた複数のグループに分類し、
前記各グループに分類された各画像の特徴を解析し、
前記解析結果に基づいて、前記各グループを代表する代表画像を決定し、
前記各グループに分類された画像と前記代表画像とを対応づけて表示することを特徴とするものである。
【００１６】
なお、本発明による画像分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、複数の画像が撮影日時に応じた複数のグループに分類され、各グループに分類された各画像の特徴が解析される。そして、解析結果に基づいて、各グループを代表する代表画像が決定され、各グループに分類された画像と代表画像とが対応づけられて表示される。このため、ユーザは自分で代表画像を選択する必要がなくなり、その結果、代表画像を選択するユーザの負担を軽減できる。また、画像の特徴の解析結果に基づいて代表画像を決定しているため、グループに分類された画像の特徴を的確に表す画像を代表画像として選択することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態による画像分類装置を適用した注文受付装置の外観斜視図である。図１に示すように、第１の実施形態による注文受付装置１は、ユーザによる画像のプリント注文を受け付けるために写真店の店頭に設置されてなるものであり、プリント注文するための画像が記録された各種メモリカード２を装填し、メモリカード２から画像を読み出したり、メモリカード２に画像を記録したりするための複数種類のカードスロット４と、プリント注文のための各種表示を行う表示部６と、プリント注文を行うユーザの顔の撮影を行うカメラ７とを備え、写真店に設置されたプリンタ８および画像に対する画像処理やプリント注文の管理を行うためのデジタルイメージコントローラ（ＤＩＣ）１０とネットワークにより接続されている。なお、表示部６はタッチパネル式の入力部を備え、ユーザは表示部６の表示にしたがって表示部６にタッチすることにより、プリント注文に必要な入力を行うことができる。
【００１９】
図２は本発明の第１の実施形態による注文受付装置１の構成を示す概略ブロック図である。図２に示すように、注文受付装置１は、画像を表す画像データの記録制御および表示制御等の各種制御を行うとともに、装置１を構成する各部の制御を行うＣＰＵ１２と、装置１を動作させるための基本的なプログラムおよび各種定数が記録されているＲＯＭ並びにＣＰＵ１２が処理を実行する際の作業領域となるＲＡＭにより構成されるシステムメモリ１４と、種々の指示を装置１に対して行うためのタッチパネル式の入力部１６と、上述した表示部６とを備える。
【００２０】
また、注文受付装置１は、上述したカードスロット４と、画像データをＪＰＥＧに代表される手法で圧縮したり、圧縮した画像データを解凍する圧縮解凍部２２と、メモリカード２から読み出した画像、画像のプリント注文を行うためのプリント注文プログラム等のＣＰＵ１２が実行する各種プログラム等を記録するハードディスク２４と、システムメモリ１４、カードスロット４およびハードディスク２４を制御するメモリ制御部２６と、表示部６の表示を制御する表示制御部２８と、装置１をプリンタ８およびＤＩＣ１０とネットワークを介して接続するためのネットワークインターフェース３０とを備える。
【００２１】
なお、カードスロット４はメモリカード２の種類に応じて複数用意されているが、図２においては１つのカードスロット４のみを示している。
【００２２】
また、注文受付装置１は、メモリカード２に記録された複数の画像を撮影日に応じた複数のグループに分類する分類部３２と、各グループに分類された各画像の特徴を解析する特徴解析部３４と、特徴解析部３４による解析結果に基づいて、各グループを代表する代表画像を決定する代表画像決定部３６とを備える。
【００２３】
このような注文受付装置１におけるプリント注文は以下のようにして行われる。図３は注文受付装置１の表示部６に表示される初期画面を示す図である。図３に示すように初期画面４０には、プリント注文を行うためのプリント注文ボタン４０Ａ、および後述するように複数の画像を分類する画像分類ボタン４０Ｂが表示されている。まず、ユーザは複数の画像を記録したメモリカード２をカードスロット４に装填し、プリント注文ボタン４０Ａを選択することにより、プリント注文実行の指示を装置１に対して行う。これにより、ＣＰＵ１２が処理を開始し、メモリカード２から複数の画像を読み出して一時的にハードディスク２４に保存し、さらに、複数の画像の一覧を表示部６に表示する
ユーザは表示部６に表示された画像の一覧からのプリント注文を行う画像の選択、注文枚数および注文サイズの設定をタッチパネル方式の入力部１６を用いて行う。そして、ユーザがプリント実行の指示を入力部１６を用いて行うと、ユーザが選択した画像、並びに注文枚数および注文サイズを表す注文情報がＤＩＣ１０に送信され、ここで画質を向上させるために必要な画像処理が画像に対して施され、注文情報に応じた注文枚数および注文サイズによりプリント注文した画像がプリンタ８からプリント出力される。
【００２４】
次いで、第１の実施形態における画像の分類の処理について説明する。図４は第１の実施形態における画像分類処理を示すフローチャートである。
【００２５】
ユーザが複数の画像を記録したメモリカード２をカードスロット４に装填し、画像分類ボタン４０Ｂを選択することによりＣＰＵ１２が処理を開始し、メモリカード２から複数の画像を読み出して一時的にハードディスク２４に保存し（ステップＳＴ１）、次いで分類部３２が複数の画像を撮影日単位で複数のグループに分類する（ステップＳＴ２）。この分類は画像のタグに記述された撮影日時情報を用いることにより行う。ここで、分類部３２は撮影日単位のみならず、さらに細かい撮影日時単位で画像を複数のグループに分類するものであってもよい。
【００２６】
なお、画像に付与された撮影日時を表す撮影日時情報に基づいて、画像を時間軸上に配置し、撮影時間が隣接する２つの画像についての撮影時間差の大小に応じて画像を複数のグループに分類する手法（特開２０００−１１２９９７号公報参照）、撮影時間が隣接する画像間の撮影時間差が所定のしきい値よりも大きい場合にその画像の間をグループの境界とする手法（特開２００１−２２８５８２号公報）等を用いて画像を複数のグループに分類してもよい。
【００２７】
図５は画像の分類結果を示す図である。図５に示すように、ハードディスク２４のルートディレクトリの下位階層には、撮影日に応じた複数（ここでは５つ）のグループがフォルダとして形成されている。
【００２８】
次いで、ＣＰＵ１２が代表画像を決定する処理対象のグループを最初のグループに設定し（ステップＳＴ３）、特徴解析部３４が処理対象のグループに分類されたすべての画像のシーンを解析する（ステップＳＴ４）。以下、シーンの解析について説明する。
【００２９】
図６は特徴解析部３４の構成を示す概略ブロック図である。図６に示すように、特徴解析部３４は、ｎ個のシーン評価部５０−ｉ（ｉ＝１〜ｎ）を備えている。各シーン評価部５０−ｉは、処理対象の画像Ｓ０の特定のシーンらしさを評価するためのものであり、風景、人物、静物、海岸、山の中、森、草原、雪景色、水中、ビル街、住宅街、パーティ、イベント、屋外スポーツ、屋内スポーツおよび記念写真等のｎ種類のシーンについて、処理対象の画像Ｓ０がどの程度そのシーンらしいかを評価値Ｅ０ｉとして出力する。ここで、評価値Ｅ０ｉが高いほど処理対象の画像Ｓ０は特定のシーンである可能性が高いということとなる。
【００３０】
各シーン評価部５０−ｉは、例えば特開２００５−１００１２１号公報に記載された手法を用いて学習を行うことにより構成されてなる。図７はシーン評価部５０−ｉの構成を示す概略ブロック図である。図７に示すようにシーン評価部５０−ｉは、ｍ個の識別器５２−ｊ（ｊ＝１〜ｍ）と総合評価部５４とを備える。各識別器５２−ｊは、特定シーンの画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、特定シーンの画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群を学習して、シーンの識別処理に用いる特徴量の種類と、各特徴量に対応する識別条件とを決定することにより生成され、決定された特徴量の種類毎に用意されてなる。各識別器５２−ｊは処理対象の画像Ｓ０から抽出した特徴量および識別条件に基づいて、処理対象画像Ｓ０の特徴量についての、特定のシーンらしさを表す識別ポイントを出力する。総合評価部５４はすべての識別器５２−ｊが出力した識別ポイントを総合して、処理対象の画像Ｓ０について特定のシーンらしさを表す評価値Ｅ０ｉを出力する。例えば、すべての識別ポイントを加算して評価値Ｅ０ｉを出力する。
【００３１】
なお、この評価値Ｅ０ｉを用いて処理対象画像Ｓ０が特定のシーンであるか否かを判定することができる。すなわち、評価値Ｅ０ｉが所定のしきい値以上である場合に、処理対処画像Ｓ０が特定のシーンであり、評価値Ｅ０ｉが所定のしきい値未満の場合に、処理対象画像が特定のシーンでないと判定することができる。
【００３２】
次いで、代表画像決定部３６が処理対象のグループの代表画像を決定する（ステップＳＴ５）。具体的には、処理対象のグループに含まれる各画像について、特徴解析部３４が求めた評価値Ｅ０ｉを所定のしきい値と比較して、各画像がいずれのシーンであるかを決定する。なお、１つの画像について複数の評価値Ｅ０ｉが所定のしきい値以上となる場合がある。このような場合には、その画像については複数のシーンに該当するものとする。例えば、風景の評価値、ビル街の評価値および夜景の評価値が所定のしきい値以上となった場合には、その画像は、風景、ビル街かつ夜景のシーンであると決定する。次いで、処理対象のグループに最も多く含まれるシーンを求め、求めたシーンの画像のうち、そのシーンについての評価値Ｅ０ｉが最も大きい画像を代表画像に決定する。例えば、風景のシーンの画像が最も多かった場合には、風景のシーンの画像のうち、風景のシーンについての評価値Ｅ０ｉが最も大きい画像を代表画像に決定する。
【００３３】
そしてＣＰＵ１２がすべてのグループについて代表画像を決定したか否かを判定し（ステップＳＴ６）、ステップＳＴ６が否定されると、処理対象のグループを次のグループに設定し（ステップＳＴ７）、ステップＳＴ４に戻り、ステップＳＴ４以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ６が肯定されると、表示制御部２８が各グループに分類された画像と代表画像とを対応づけた画像一覧画面を表示部６に表示し（ステップＳＴ８）、処理を終了する。
【００３４】
図８は画像一覧画面を示す図である。図８に示すように画像一覧画面４２は、画像の一覧を表示する一覧表示エリア４２Ａと、プリント注文のための各種入力を行う入力エリア４２Ｂとが表示されている。一覧表示エリア４２Ａには、各グループに分類された画像のサムネイル画像が各グループ単位で縦に並べられて表示されている。並べられたサムネイル画像のうち、最上段にあるサムネイル画像が代表画像のサムネイル画像であり、代表画像であることが分かるように枠４２Ｃが付与されている。
【００３５】
入力エリア４２Ｂには、プリントサイズを入力するためのプリントサイズ入力部４２Ｄと、プリント枚数を入力する枚数入力部４２Ｅと、ユーザが選択した画像のプリント出力を行うためのプリント実行ボタン４２Ｆと、処理を中止するためのキャンセルボタン４２Ｇとが表示されている。なお、プリントサイズ入力部４２Ｄはプルダウンメニューとされており、所望とするプリントサイズを選択して入力することが可能となっている。
【００３６】
ユーザは、一覧表示エリア４２Ａにおいてプリントを所望する画像を選択し、プリントサイズ入力部４２Ｄに所望とするプリントサイズを入力し、枚数入力部４２Ｅに所望とするプリント枚数を入力した後に、プリント実行ボタン４２Ｆを選択することにより、選択した画像をプリンタ８からプリント出力することができる。
【００３７】
このように、第１の実施形態においては、複数の画像を撮影日に応じた複数のグループに分類し、各グループに分類された各画像のシーンを解析し、解析結果に基づいて、各グループを代表する代表画像を決定して、各グループに分類された画像と代表画像とを対応づけて表示するようにしたものである。このため、ユーザは自分で代表画像を選択する必要がなくなり、その結果、代表画像を選択するユーザの負担を軽減できる。また、画像のシーンの解析結果に基づいて代表画像を決定しているため、グループに分類された画像のシーンを的確に表す画像を代表画像として選択することができる。
【００３８】
なお、上記第１の実施形態においては、画像のシーンを画像の特徴として解析して代表画像を決定しているが、プリント注文を行うユーザの顔を特徴として解析して代表画像を決定してもよい。以下、これを第２の実施形態として説明する。なお、第２の実施形態において第１の実施形態と同一の構成については同一の参照番号を付与し、詳細な説明は省略する。
【００３９】
図９は第２の実施形態による画像分類装置を適用した注文受付装置の外観斜視図である。図９に示すように、第２の実施形態による注文受付装置１０１は、プリント注文を行うユーザの顔の撮影を行うカメラ７を備えた点が第１の実施形態と異なる。
【００４０】
図１０は本発明の第２の実施形態による注文受付装置１０１の構成を示す概略ブロック図である。図１０に示すように、注文受付装置１０１は、カメラ７の制御を行うためのカメラ制御部３８を備え、第１の実施形態における特徴解析部３４および代表画像決定部３６に対応する特徴解析部６４および代表画像決定部６６を備えた点が第１の実施形態と異なる。
【００４１】
次いで、第２の実施形態における画像の分類の処理について説明する。図１１は第２の実施形態における画像分類処理を示すフローチャートである。
【００４２】
ユーザが複数の画像を記録したメモリカード２をカードスロット４に装填し、画像分類ボタン４０Ｂを選択することによりＣＰＵ１２が処理を開始し、メモリカード２から複数の画像を読み出して一時的にハードディスク２４に保存し（ステップＳＴ１１）、次いで分類部３２が、上記第１の実施形態と同様に複数の画像を撮影日単位で複数のグループに分類する（ステップＳＴ１２）。
【００４３】
次いで、ＣＰＵ１２がカメラ７によりプリント注文を行うユーザの顔を撮影してユーザの顔画像を取得する（ステップＳＴ１３）。なお、ステップＳＴ１３の処理はステップＳＴ１２より先に行ってもよく、ステップＳＴ１２と並列に行ってもよい。
【００４４】
次いで、ＣＰＵ１２が代表画像を決定する処理対象のグループを最初のグループに設定し（ステップＳＴ１４）、特徴解析部３４が処理対象のグループに分類されたすべての画像について、ユーザの顔が含まれる程度を解析する（ステップＳＴ１５）。
【００４５】
この解析は以下のようにして行う。まず、撮影により取得したユーザの顔画像からユーザの顔領域を抽出する。なお、顔領域を抽出する手法としては、画像から肌色を有するとともに人物の顔の形状（例えば長円形）を有する領域を検出し、検出した領域を顔の領域と見なして抽出する手法を用いることができる。また、この手法の他、例えば特開平８−１５３１８７号公報、特開平９−５０５２８号公報、特開２００１−１４４７４号公報、特開２００１−１７５８６８号公報および特開２００１−２０９７９５号公報等に記載された手法等、既知の手法を用いることができる。
【００４６】
次いで、抽出した顔領域から、顔の輪郭線の位置、顔の輪郭形状、並びに顔を構成する目、口および鼻等の顔パーツの位置を表す特徴量を抽出する。そして、各グループに分類された画像のそれぞれから顔領域を抽出し、抽出した顔領域から上記と同様の特徴量を抽出し、抽出した特徴量とユーザの顔領域から抽出した特徴量との相関値を算出し、相関値を評価値Ｅ１ｉとして出力する。
【００４７】
次いで、代表画像決定部６６が処理対象のグループの代表画像を決定する（ステップＳＴ１６）。具体的には、処理対象のグループに含まれる各画像について、特徴解析部６４が求めた評価値Ｅ１ｉが最も大きい画像を代表画像に決定する。
【００４８】
そしてＣＰＵ１２がすべてのグループについて代表画像を決定したか否かを判定し（ステップＳＴ１７）、ステップＳＴ１７が否定されると、処理対象のグループを次のグループに設定し（ステップＳＴ１８）、ステップＳＴ１５に戻り、ステップＳＴ１５以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ１７が肯定されると、表示制御部２８が第１の実施形態と同様に図８に示す画像一覧画面を表示部６に表示し（ステップＳＴ１９）、処理を終了する。
【００４９】
なお、上記第１および第２の実施形態においては、図６に示すような画像一覧画面の一覧表示エリア４２Ａに、図１２に示すように、各グループのフォルダを表示し、フォルダに代表画像を付与して表示するようにしてもよい。
【００５０】
なお、上記第２の実施形態においては、評価値Ｅ１ｉが最も大きい画像を代表画像としているが、特徴解析部６４が各グループに含まれるすべての画像についてのユーザの顔のサイズを評価値として出力するようにし、代表画像決定部６６がユーザの顔のサイズが最も小さい画像を代表画像に決定するようにしてもよい。これはユーザの顔が小さい場合には風景がその画像の主要な被写体であることが多いからである。
【００５１】
以上、本発明の実施形態に係る装置について説明したが、コンピュータを、上記の分類部３２、特徴解析部３４，６４、代表画像決定部３６，６６に対応する手段として機能させ、図４，１１に示すような処理を行わせるプログラムも、本発明の実施形態の１つである。また、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も、本発明の実施形態の１つである。また、このようなプログラムを、画像を閲覧するためのビューアソフトに組み込むようにしてもよい。この場合、第２の実施形態の処理を行うためには、コンピュータにはユーザを撮影するためのカメラが設けられてユーザの顔を撮影することとなる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の第１の実施形態による画像分類装置を適用した注文受付装置の外観斜視図
【図２】本発明の第１の実施形態による注文受付装置の構成を示す概略ブロック図
【図３】初期画面を示す図
【図４】第１の実施形態における画像分類処理を示すフローチャート
【図５】画像の分類結果を示す図
【図６】特徴解析部の構成を示す概略ブロック図
【図７】シーン評価部の構成を示す概略ブロック図
【図８】画像一覧画面を示す図（その１）
【図９】本発明の第２の実施形態による画像分類装置を適用した注文受付装置の外観斜視図
【図１０】本発明の第２の実施形態による注文受付装置の構成を示す概略ブロック図
【図１１】第２の実施形態における画像分類処理を示すフローチャート
【図１２】画像一覧画面を示す図（その２）
【符号の説明】
【００５３】
１，２０１    注文受付装置
２    メモリカード
４    カードスロット
６    表示部
７    カメラ
８    プリンタ
１０    ＤＩＣ
１２    ＣＰＵ
１４    システムメモリ
１６    入力部
２２    圧縮解凍部
２４    ハードディスク
２６    メモリ制御部
２８    表示制御部
３０    ネットワークインターフェース
３２    分類部
３４，６４    特徴解析部
３６，６６    代表画像決定部
４２    画像一覧画面
【図１】
2007094990.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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